潮汐助力智能调度：绥中猫河港口运营效率提升之道
潮汐助力智能调度：绥中猫河港口运营效率提升之道
绥中猫河位于辽宁省葫芦岛市绥中县，是一个重要的港口区域。这里的潮汐变化对船舶调度有着重要影响。根据2025年2月8日的潮汐数据，当天为农历正月十一，属于小潮期，退潮时间为02:24至14:57，高潮时潮高122cm，低潮时仅7cm。这种潮汐变化规律对船舶进出港和靠泊计划有着直接影响。
船舶调度是一项复杂的系统工程，需要综合考虑多个因素。首先，船舶的类型、尺寸、吃水深度等参数必须与港口的泊位条件相匹配。其次，货物的装卸需求、船舶的到港和离港时间窗口、港口的作业能力等都需要纳入调度计划中。此外，天气条件、海况、航道状况等外部因素也会对调度产生影响。
然而，目前我国港口群综合调度系统还存在一些问题。例如，调度信息可视化程度不高，无法实时监测和跟踪船舶动态；调度资源（如泊位、引航员、拖轮）的可视化管理不足，难以实现最优资源配置；调度计划的制定和修改过程不够直观便捷，影响了工作效率。此外，多港协同调度缺乏统一的数据和监管规范，业务协同机制不够完善，智能化程度也有待提高。
潮汐信息在船舶调度中发挥着重要作用。以“潮”作为计程单位的传统方法在宋代就已经出现，它通过计算两地航道沿途潮汐相继发生的次数来表示航程远近。在现代，虽然有了更先进的计程手段，但潮汐信息仍然是制定船舶进出港计划的重要参考。特别是在潮汐变化明显的港口，如绥中猫河，合理利用潮汐信息可以显著提高调度效率。
例如，大型船舶在进出港时往往需要借助高潮时段的水深条件，而小型船舶则可能在低潮时段也能安全通行。通过精确预测潮汐变化，可以为不同类型的船舶安排最合适的进出港时间，避免不必要的等待，同时确保航行安全。
近年来，随着人工智能技术的发展，港口船舶调度正在向智能化方向迈进。例如，基于强化学习的调度算法已经在实际应用中展现出优势。这类算法通过不断学习和优化，能够在大规模数据中快速找到最优解，显著缩短船舶在港时间，提高港口运营效率。
以某大型集装箱码头为例，通过引入强化学习算法，不仅提高了调度速度，还优化了岸桥和泊位的利用率。实验结果显示，相比传统的遗传算法和CPLEX优化方法，强化学习算法在求解速度和解的质量上都有明显优势。这表明，将人工智能技术应用于港口调度，是未来提升港口运营效率的重要方向。
综上所述，合理利用潮汐信息进行船舶调度，不仅可以提高港口运营效率，还能减少船舶等待时间。随着智能调度技术的不断发展，我们有理由相信，未来的港口管理将更加高效、智能和安全。